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咚咚王 - 人工智能之編程基礎 Python 入門：第四章 條件循環與異常

人工智能之編程基礎 Python 入門 第四章 條件循環與異常 前言 本章節緊接上一章內容繼續學習python的基本語法結構，主要學習條件語句、循環語句以及錯誤異常的處理方式。 條件語句 Python 中的條件語句用於根據不同的條件執行不同的代碼塊。主要的條件語句是 if、elif（else if 的縮寫）和 else。 基本語法 if 條件1: # 條件1為真時執行的代碼 語

教程 , 人工智能 , Python

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哈哈哼嘿 - C語言基礎語法

基礎語法 一、前言 1.1 概述 1.1.1 學嵌入式用C語言的理由 優勢 一句話解釋 直接控制 用指針和位操作直接命令硬件，像操作開關一樣精準。 高效精簡 代碼小，速度快，資源佔用極低，最適合資源有限的單片機。 通用標準 行業“普通話”，所有芯片和官方庫都支持，代碼可跨平台複用。

教程 , 程序員 , c

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kaikai - 在 Halo 中導入 Markdown 和 Word 文檔

在 Halo 社區中，導入 Markdown 和 Word 文檔的需求一直很高，但社區一直缺乏完善的解決方案。其主要原因在於 Markdown 和 Word 的文檔格式較為複雜，難以完美支持所有格式特性，且圖片資源的處理存在技術難點。 現在，社區中已經有了一個插件可以很好地支持導入 Markdown 和 Word 文檔，它就是內容助手。該插件不僅支持導入 Markdown 和 Word 文檔，還能

編輯器 , github , 教程

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BlackQid - 基於C的掃雷小遊戲

0 掃雷遊戲的簡介 掃雷是一款經典的益智遊戲，目標是在最短時間內找出所有非雷格子，同時避免踩雷。 基本玩法：在掃雷中，玩家需要點擊方格，方格中會顯示數字，表示該格子周圍8個格子中雷的數量。玩家可以根據這些數字推導出安全格和雷的位置。 1 掃雷遊戲的分析和設計 1.1 掃雷遊戲的功能説明 使用控制枱實現經典的掃雷遊戲 遊戲可以通過菜單實現繼續玩或者退出遊戲 掃雷的棋盤是9*9的格子 默

遊戲 , 教程 , 知識 , c , 後端

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煩惱的沙發 - 別再用 if err != nil 了，學會這幾個技巧，假裝自己是Go高手

一提到 Go 的錯誤處理，大家腦海裏可能立馬浮現出滿屏的 if err != nil。它邏輯清晰，非常符合 Go 的設計哲學，這個沒法反駁。 但我發現僅僅會寫 if err != nil 是遠遠不夠的。這就像學車，拿到駕照只是第一步，上路還得重新學習。Go 官方也明確表示，未來不會引入類似 try-catch 的新語法，所以我們必須在現有的模式上玩出花來。 那些真正厲害的 Go 開發者，他們寫的系

知識 , go , 後端

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另類的剪刀 - 抖音 獨立 IP 解決方案：獨享靜態住宅 IP + 環境隔離 + 粘性會話

面向矩陣與品牌運營的全球覆蓋、低延遲與可觀測性基線方案 [1] 核心優勢 8000 萬+ 真實住宅 IP 資源池，覆蓋全球 200+ 國家/地區，支持城市級精準定位 [1] 獨享靜態住宅 IP，一賬號一環境，長時會話穩定不中斷 [1] 低延遲與高可用性：p95 延遲 150ms、成功率 99%、SLA 可用性 99.9% [2] 粘性會話與連接保持，支持 24 小時以上

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明點跨境OSDWAN - 2025年SD-WAN廠家市場排名，如何選擇合適的SD-WAN？

全球數字化轉型浪潮下，SD-WAN已經逐漸成為企業組網的首選方案了，根據IDC數據，2025年全球SD-WAN市場規模預計突破100.5億美元，年複合增長率高達59.6%。 這一增長源於三大核心需求：企業應用向雲端需要更靈活的網絡架構、傳統MPLS專線成本高昂且部署緩慢、以及全球OT網絡攻擊在2024年同比激增47%的安全挑戰。 一、SD-WAN行業趨勢與市場前景 SD-WAN技術已成為企業數字化

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CryptoRzz - 國際期貨、黃金、石油數據 Java 對接文檔

📋 文檔概述 本文檔詳細介紹如何使用 Java 語言對接 StockTV 國際期貨、黃金、石油等大宗商品數據源，包含完整的代碼示例、數據模型和實時監控功能。 🚀 快速開始 環境要求 JDK 8+ Maven 3.6+ 網絡連接（可訪問 api.stocktv.top） 項目依賴 !-- pom.xml -- dependencies !-- HTTP客户端 -- de

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Feng_Fanfan - 前端工程師復健筆記-JavaScript 核心深度複習-原型與繼承

我們來深入、系統地詳解 JavaScript 的原型與繼承。這是 JavaScript 中最核心、最獨特的特性之一。 第一部分：核心概念 - 為什麼需要原型？ JavaScript 在誕生之初，被設想為一種簡單的腳本語言，並未打算引入類的概念。為了實現對象之間的屬性和方法共享，從而節省內存並建立繼承關係，設計了基於原型的繼承模型。 第二部分：理解 __proto__ 與 prototype 這是

教程 , 知識 , 前端 , Javascript

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追風的苦咖啡 - 等保 2.0 測評必看：免費 SSL 證書能過密評嗎？國密算法是關鍵

在等保 2.0 測評中，免費 SSL 證書能否通過密評（密碼應用安全性評估）取決於其是否支持國密算法（SM2/SM3/SM4）及合規性認證。以下是關鍵分析與解決方案： SSL證書入口⬇️ https://www.joyssl.com/certificate/select/free.html?nid=59 一、等保 2.0 對 SSL 證書的核心要求 密碼算法合規性 等

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直爽的麥片 - 手術機器人制造企業如何選對CRM？2025年選型指南來了

隨着手術機器人技術的不斷髮展，手術機器人制造企業面臨着日益複雜的業務管理需求。在製造業中，CRM（Customer Relationship Management，客户關係管理）系統成為提升企業運營效率、優化客户管理、增強市場競爭力的重要工具。對於手術機器人制造企業而言，CRM系統不僅要支持銷售、客户管理、訂單處理等功能，還需要具備高安全性、穩定性、可擴展性以及與ERP、MES等系統集成的能力。

觀點 , 教程 , 醫療it , crm

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deephub - 量子機器學習入門：三種數據編碼方法對比與應用

在傳統機器學習中數據編碼確實相對直觀：獨熱編碼處理類別變量，標準化調整數值範圍，然後直接輸入模型訓練。整個過程更像是數據清洗，而非核心算法組件。 量子機器學習的編碼完全是另一回事。 傳統算法可以直接消化特徵向量 [0.7, 1.2, -0.3]，但量子電路運行在概率幅和量子態的數學空間裏。你的每個編碼決策——是用角度旋轉、振幅映射還是基態表示——都在重新定義信息在量子系統中的存在形式。這不是簡單的

機器學習 , 編碼 , 人工智能 , 量子計算機

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HuiZhu - 技術人做活動策劃？這個AI指令幫你搞定專業方案

作為開發者或技術leader，你有沒有遇到過這種情況：老闆突然讓你負責技術沙龍、產品發佈會或者團隊建設活動，你對着PPT發呆半天，不知道從哪兒開始？ 我之前也遇到過。明明寫代碼很溜，一到策劃活動就抓瞎——預算怎麼算？流程怎麼設計？風險怎麼控制？感覺每個環節都是坑。 技術人策劃活動的三大痛點 跟幾個做過活動的技術朋友聊過，大家的困擾出奇一致： 1. 不知道完整流程包含什麼 策劃案要寫哪些部分？

generative-ai , chatgpt , 人工智能 , 活動 , prompt

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老IT人 - NVIDIA RTX™ GPU 在 Houdini 中的渲染表現實測

近期我們的技術小夥伴對 NVIDIA RTX™ GPU 在 Houdini 中的渲染表現進行了詳細的測試，本次測試共選用 6 張 GPU，分別測試每張 GPU 在大、中、小三個場景中的性能表現，並將同級別的 NVIDIA Ada Lovelace 架構 GPU 與 NVIDIA Ampere 架構 GPU 進行對比分析，為大家更直觀地呈現 GPU 性能提升。 測試環境 測試場景 從左到右依次為

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霸氣的啞鈴 - 如何接入A股實時行情API

在接入 A 股行情數據時，有一個經常被忽略但非常關鍵的細節：你拿到的是實時數據，還是延時數據？ 我們在雪球、東方財富這類網站上看到的行情更新看起來很快，其實大多是延時數據。這在官網也會註明，比如“本頁面所示行情數據為 T+0 延時15分鐘，僅供參考”等。 延時行情對日常查看、趨勢判斷是足夠的，但如果你在做以下這些事情，就會有明顯影響： 高頻或低延遲策略開發 實盤交易系統對接 實時風控與盤口

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codigger - 不止於 MVC：拆解 Codigger Application Framework 的性能引擎與全棧協作秘籍

在我們的第一篇文章中，我們介紹了 Codigger Application Framework (AF) 作為高併發分佈式操作系統 Codigger 上的應用構建框架，及其宏觀價值。本文將深入 AF 的內核，詳細解析其核心工作機制—— Micro View MVC 的組件職責，以及支撐其高性能和高效率的編譯與協作技術。 一、核心模式深度解構：Micro View MVC 的組件職責 M

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文心快碼 - 快碼故事｜兩句話，0代碼開發一個跨端文件上傳系統

大家好，我是FENG吹雨飄飛，一個敲了8年代碼的程序員。最近在推一個項目，需要進行多端測試。結果發現，一個意想不到的小問題成了我的心頭刺： 每次測試過程中，我需要在不同設備間頻繁傳輸報錯截圖、日誌、配置文件等等。 依靠聊天軟件？在不同設備間切來切去太麻煩，還經常找不到歷史記錄。 自己寫個小工具？太耗時了，不值得專門投入時間。 正發愁時，剛好想起來朋友剛分享給我的文心快碼編程智能體 Co

visual-studio-code , flask , 人工智能 , 後端 , 前端

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數據庫知識分享者 - 基於RDS Supabase 服務高效構建輕量級應用，完成任務可贏取淘公仔、加濕器等好禮！

隨着企業對高效開發和快速迭代的需求不斷增加，傳統的後端開發面臨着諸多挑戰：高昂的基礎設施成本、複雜的技術門檻以及漫長的開發週期，都嚴重影響了中小團隊推進核心業務的進程。同時，技術門檻的提升，使得中小團隊在快速迭代方面面臨着巨大的壓力，難以適應市場變化。 本方案將介紹如何基於阿里雲 RDS Supabase 服務高效構建輕量級應用，深度融合了高可用的 RDS PostgreSQL 數據庫能力與 Su

資訊 , MySQL , 教程 , rds , 數據庫

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六邊形架構 - 真相！Dify和n8n這兩款LLM應用開發平台的最大區別，90%的人都不知道!

文 / 勇哥 原創文章，轉載請聯繫授權 一、前言 大家好，我是勇哥！繼上一篇《震驚！我，一個技術小白，竟然用Dify+Ollama手搓出了自己的AI聊天助手！》帶大家簡單地瞭解了一下普通人如何自己搭建一個屬於自己的AI智能助手之後，就有讀者問我，作為一名傳統的開發者，該怎樣進入AI的行業或者是學習AI的技能呢？我作為一名過來人，我給大家的建議是：好好地去學習AI應用開發的技能，然後通過

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數據集成與治理 - 一文教你讀懂數據架構

我發現很多企業做數字化，都遇到過這些問題： 上了ERP、MES、SCADA等系統，但數據互不聯通； 想做個生產分析，發現數據在ERP裏，質量數據在MES裏，設備數據又在另一個系統； 領導想看實時生產情況，IT部門卻要花好幾天整理數據。 但説到底，我們不是沒有數據，而是缺少一套能夠打通數據、真正服務業務的數據架構。 一、先搞清楚什麼是數據架構 一提到“架構”，有人覺得是 IT 部門的“技術

數據結構 , 架構設計